(57)【要約】【課題】特定ユーザにとって有用な評判情報を得ることが可能な評判情報処理システム、評判情報処理方法及び評判情報処理プログラムを提供する。【解決手段】  評判情報処理システムとしてのＰＣ１００は、対象の評価を表す評判情報と、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得する有用度取得部１０と、評判情報の形態素解析を行う形態素解析部２０と、特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成する分類モデル生成部３０と、分類モデルに基づいて、評判情報を特定ユーザにとっての有用度に応じた分類を行う分類部４０とを有する。【選択図】  図２
2007299071.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の評価を表す評判情報と、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得する取得手段と、
前記取得した評判情報に対して構文意味解析のうち少なくとも形態素解析を行う解析手段と、
前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成する生成手段とを有することを特徴とする評判情報処理システム。
【請求項２】
前記評判情報は文単位の情報であり、各文に対して前記有用度を付与されるものであることを特徴とする請求項１に記載の評判情報処理システム。
【請求項３】
前記生成手段は、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の評判情報処理システム。
【請求項４】
前記生成手段は、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれ、且つ、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の下位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれ、且つ、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の下位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成することを特徴とする請求項３に記載の評判情報処理システム。
【請求項５】
前記取得手段は、前記特定ユーザによる前記評判情報に対する有用度の設定に応じて、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の評判情報処理システム。
【請求項６】
前記取得手段は、前記評判情報の一部について、前記特定ユーザにとっての有用度を取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の評判情報処理システム。
【請求項７】
前記分類モデルに基づいて、与えられた評判情報を、前記特定ユーザにとっての有用度に応じた分類を行う分類手段を有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の評判情報処理システム。
【請求項８】
前記取得手段は、前記特定ユーザにとっての有用度が取得された評判情報の数が第１の所定値になるまで、前記評判情報の特定ユーザにとっての有用度の取得を継続することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の評判情報処理システム。
【請求項９】
前記取得手段は、前記特定ユーザによる設定に応じて該特定ユーザにとっての有用度が取得された評判情報の数が第２の所定値になるまで、前記特定ユーザによる設定に応じた前記評判情報の特定ユーザにとっての有用度の取得を継続し、
前記生成手段は、前記特定ユーザによる設定に応じて該特定ユーザにとっての有用度が取得された評判情報の数が第２の所定値になった場合に、前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成することを特徴とする請求項８に記載の評判情報処理システム。
【請求項１０】
対象の評価を表す評判情報と、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得する取得ステップと、
前記取得した評判情報に対して構文意味解析のうち少なくとも形態素解析を行う解析ステップと、
前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成する生成ステップとを有することを特徴とする評判情報処理システムにおける処理方法。
【請求項１１】
前記生成ステップは、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成することを特徴とする請求項１０に記載の処理方法。
【請求項１２】
対象の評価を表す評判情報と、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得する取得ステップと、
前記取得した評判情報に対して構文意味解析のうち少なくとも形態素解析を行う解析ステップと、
前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成する生成ステップとを有することを特徴とする評判情報処理システムにおいて実行されるプログラム。
【請求項１３】
前記生成ステップは、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成することを特徴とする請求項１２に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映画、書籍等の様々な対象の評価を表す評判情報を分類するための処理を行う評判情報処理システム、当該評判情報処理システムにおける処理方法、及び、当該評判情報処理システムにおいて実行されるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
映画、書籍等の様々な対象についての感想や意見等の主観的な評価である評判情報を、評価の対象や評価の内容（肯定的な評価や否定的な評価）に応じて分類する手法が知られている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
評判情報の分類は、一般に予め形容詞、形容動詞、機能語等である肯定表現や否定表現である単語（形態素）と、その評価の度合いを表す評価値とを定義した辞書を保持しておき、文単位あるいは文書単位で評価値の合計を算出することにより実現される。例えば、「面白い」は「２」、「好き」は「１」、「悪い」は「−１」と定義された辞書が保持され、評判情報が「あの作品キャストは悪いけど、ストーリーは面白いから好き。」という文である場合、当該評判情報の評価値は−１＋２＋１＝２となり、正の数値であるため、肯定の評判情報であると判断される。評価値の算出に際しては、形態素情報に加えて構文情報が用いられる場合もある（例えば非特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第２４０２５９９号公報
【非特許文献１】Matsumoto S、Takamura H、Okumura M著、「Sentiment Classification using Word Sub-Sequences and Dependency Sub-Trees.」、In Proceedings of the 9th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD-05)、ｐ。３０１−３１０、２００５年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来の手法は、評判情報の全体的な傾向の把握に主眼が置かれ、個々の評判情報の利用に際して十分な分類がなされているとは言い難い。特に、あるユーザが個々の評判情報を利用する場合、その評判情報が当該ユーザにとって有用な内容であるかが不明である場合がある。
【０００５】
例えば、上述した従来の手法では、「面白い。」という評判情報と、「冷静に考えるとバカバカしいストーリーなのですが、白木瞳の浮世離れしたセレブぶりがサマになっているのと、岡本准一、松木潤の二人がイケメンで画面を支えているのとで、不思議と面白い映画になっています。」という評判情報とは、いずれも「面白い」という肯定表現の形態素を含むものであるために、肯定の評判情報として扱われる。
【０００６】
しかし、あるユーザが評判情報を、例えば映画の鑑賞に際しての参考として利用する場合、「面白い。」という評判情報は、当該評判情報の書き手にとって面白いものがユーザにとって面白いものであるかが不明であり、利用しづらい。このような場合、ユーザは、書き手の性質や趣向を熟知していれば、評判情報の書き手にとって面白いものが自分にとって面白いものであるかをある程度判断することができるが、インターネット等からの評判情報を利用する場合には、評判情報は大量の不特定多数の書き手により作成されるため、このような判断も困難である。
【０００７】
本発明の目的は、上述した問題を解決するものであり、特定ユーザにとって有用な評判情報を得ることが可能な評判情報処理システム、評判情報処理方法及び評判情報処理プログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る評判情報処理システムは、対象の評価を表す評判情報と、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得する取得手段と、前記取得した評判情報に対して構文意味解析のうち少なくとも形態素解析を行う解析手段と、前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成する生成手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
この構成によれば、評判情報と、当該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得するとともに、当該評判情報について形態素解析を行い、これら特定ユーザにとっての有用度と、形態素解析により得られる形態素とに基づいて、分類モデルが生成される。この分類モデルは、特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の形態素解析によって得られる形態素を含んでいるため、当該分類モデルを用いることによって、大量の評判情報を、特定ユーザにとっての有用度に応じて分類することが可能となる。ここで、有用度とは、評判情報の特定ユーザにとっての有用性の程度を表す、例えば数値である。
【００１０】
また、本発明の評判情報処理システムは、前記評判情報が文単位の情報であり、各文に対して前記有用度を付与されるものであるようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明の評判情報処理システムは、前記生成手段が、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成するようにしてもよい。
【００１２】
形態素解析により得られる形態素は、有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度が上位であれば、有用度の高い評判情報に含まれるべき形態素である可能性が高く、また、有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度が上位であれば、有用度の低い評判情報に含まれるべき形態素である可能性が高い。従って、有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度が上位である形態素からなる組と、有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度が上位である形態素からなる組とを有する分類モデルを生成することによって、評判情報における形態素の出現頻度の観点から適切な分類モデルを生成することができる。
【００１３】
同様の観点から、本発明の評判情報処理システムは、前記生成手段が、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれ、且つ、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の下位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれ、且つ、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の下位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成するようにしてもよい。
【００１４】
この構成によれば、更に、形態素解析により得られる形態素は、有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度が下位であれば、有用度の高い評判情報に含まれるべき形態素である可能性が高く、また、有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度が下位であれば、有用度の低い評判情報に含まれるべき形態素である可能性が高いことを考慮して、適切な分類モデルを生成することができる。
【００１５】
また、本発明の評判情報処理システムは、前記取得手段が、前記特定ユーザによる前記評判情報に対する有用度の設定に応じて、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得するようにしてもよい。
【００１６】
この構成によれば、特定ユーザによってなされる設定に応じて評判情報の有用度が取得されるため、特定ユーザにとっての有用度により的確に対応する分類モデルの生成、更には、評判情報の分類が可能となる。
【００１７】
また、本発明の評判情報処理システムは、前記取得手段が、前記評判情報の一部について、前記特定ユーザにとっての有用度を取得するようにしてもよい。
【００１８】
また、本発明の評判情報処理システムは、前記分類モデルに基づいて、与えられた評判情報を、前記特定ユーザにとっての有用度に応じた分類を行う分類手段を有するようにしてもよい。
【００１９】
また、本発明の評判情報処理システムは、前記取得手段が、前記特定ユーザにとっての有用度が取得された評判情報の全ての評判情報の数が第１の所定値になるまで、前記評判情報の特定ユーザにとっての有用度の取得を継続するようにしてもよい。
【００２０】
この構成によれば、評判情報についての有用度の取得を、評判情報の分類に用いられる分類モデルが適切なものとなるための必要最小限に抑えることが可能となり、迅速な分類モデルの生成が可能になるとともに、処理負担や特定ユーザによる有用度の設定操作の負荷を軽減することができる。
【００２１】
同様の観点から、本発明の評判情報処理システムは、前記取得手段が、前記特定ユーザによる設定に応じて該特定ユーザにとっての有用度が取得された評判情報の数が第２の所定値になるまで、前記特定ユーザによる設定に応じた前記評判情報の特定ユーザにとっての有用度の取得を継続し、前記生成手段が、前記特定ユーザによる設定に応じて該特定ユーザにとっての有用度が取得された評判情報の数が第２の所定値になった場合に、前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成するようにしてもよい。
【００２２】
本発明に係る評判情報処理方法は、対象の評価を表す評判情報と、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得する取得ステップと、前記取得した評判情報に対して構文意味解析のうち少なくとも形態素解析を行う解析ステップと、前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成する生成ステップとを有することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明の評判情報処理方法は、前記生成ステップが、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成するようにしてもよい。
【００２４】
本発明に係る評判情報処理プログラムは、対象の評価を表す評判情報と、該評判情報の特定ユーザにとっての有用度を取得する取得ステップと、前記取得した評判情報に対して構文意味解析のうち少なくとも形態素解析を行う解析ステップと、前記取得した特定ユーザにとっての有用度に対応する評判情報の前記形態素解析によって得られる形態素からなる分類モデルを生成する生成ステップとを有することを特徴とする。
【００２５】
また、本発明の評判情報処理プログラムは、前記生成ステップが、前記形態素解析により得られる形態素のうち、前記有用度が所定値以上である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組と、前記有用度が所定値未満である評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれる形態素の組とを有する分類モデルを生成するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、評判情報についての特定ユーザにとっての有用度と、形態素解析により得られる形態素とに基づいて分類モデルが生成され、当該分類モデルに基づいて、大量の評判情報を、大量の評判情報を、特定ユーザにとっての有用度に応じて分類することが可能となり、特定ユーザにとって有用な評判情報を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
本発明の実施の形態について、図面を参照して具体的に説明する。図１は、評判情報処理システムとしてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）のハードウェア構成を示す図である。図１に示す評判情報処理システムとしてのＰＣ１００は、内部バス１０７に接続されたＣＰＵ１０１、メモリ１０２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０３、操作部１０５、モニタ１０６及び通信ユニット１０８によって構成される。
【００２８】
図２は、評判情報処理システムとしてのＰＣ１００の機能ブロック図である。図２に示すＰＣ１００は、映画、書籍等の様々な対象の評価を表す評判情報を分類するものであって、取得手段に対応する有用度取得部１０と、解析手段に対応する形態素解析部２０と、生成手段に対応する分類モデル生成部３０と、分類手段に対応する分類部４０とにより構成される。これら各機能ブロックは、図１のハードウェア構成においては、ＣＰＵ１０１が操作部１０５の操作に応じて、ＨＤＤ１０３から読み出してメモリ１０２に記憶させた所定のプログラムを実行することによって実現される。
【００２９】
有用度取得部１０は、評判情報を入力し、その一部について、特定ユーザの操作指示に応じて、当該特定ユーザにとっての有用度に応じたタグ情報（有用度タグ情報）を付加する。
【００３０】
形態素解析部２０は、有用度タグ情報が付加された評判情報の形態素解析を行う。分類モデル生成部３０は、評判情報に付加された有用度タグ情報と、当該評判情報の形態素解析により得られる形態素とに基づいて、有用度の高い評判情報に含まれるべき形態素と、有用度の低い評判情報に含まれるべき形態素とを含む評判情報の分類モデルを生成する。分類部４０は、この分類モデルに基づいて、評判情報を、特定ユーザにとって有用なものと、有用でないものとに分類する。
【００３１】
以下、フローチャートを参照しつつ、評判情報処理システムとしてのＰＣ１００の動作を説明する。図３は、評判情報処理システムとしてのＰＣ１００の動作を示すフローチャートである。
【００３２】
有用度取得部１０は、任意の検索エンジン等を利用し、通信ユニット１０８を介して、例えばインターネットの様々なサイトから分類対象となる評判情報を入力する（Ｓ１０１）。
【００３３】
次に、有用度取得部１０は、評判情報の一部を無作為に抽出し、当該抽出した評判情報（第１評判情報）と、当該第１評判情報の有用度の設定を促す画面とを、モニタ１０６に表示する。特定ユーザは、操作部１０５を操作して、各第１評判情報について、自身にとっての有用性の程度を表す有用度を設定する。有用度取得部１０は、この特定ユーザによって設定された有用度のタグ情報を、対応する第１評判情報に付加する（Ｓ１０２）。有用度タグ情報が付加された第１評判情報と、他の評判情報とは、形態素解析部２０へ送られる。なお、抽出される第１評判情報の数や、有用度のとり得る値の範囲は、後述する分類モデル生成部３０において用いられる学習モデルに依存したものとなる。
【００３４】
図４は、学習モデルが一般的なテキスト分類に用いられるＳＶＭ（非特許文献  Joachims, T著、「Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features.」、In Proceedings of the European Conference on Machine Learning, Springer、１９９８年を参照）である場合における、有用度の設定の一例を示す図である。
【００３５】
再び、図３に戻って説明する。形態素解析部２０は、有用度タグ情報が付加された第１評判情報の形態素解析を行い、当該第１評判情報に含まれる形態素の情報を得る（Ｓ１０３）。形態素解析の例としては、非特許文献（松本裕治、北内啓、山下達雄、平野善隆、松田寛、高岡一馬、浅原正幸著、「形態素解析システム『茶筌』 version ２.２.１ 使用説明書」、２０００年）に詳細が記述されている茶筌等を挙げることができる。有用度タグ情報、第１評判情報の形態素解析の結果、及び、評判情報は、分類モデル生成部３０へ送られる。
【００３６】
図５は、形態素解析の結果である、形態素の情報の一例を示す図である。図５に示す形態素の情報は、形態素の表層文字列、形態素の読み、形態素の基本形、及び、形態素の品詞名からなる。
【００３７】
再び、図３に戻って説明する。分類モデル生成部３０は、有用度タグ情報と、当該有用度タグ情報が付加された第１評判情報の形態素解析の結果である、形態素の情報を取得すると、これらに基づいて、評判情報の分類に用いられる分類モデルを生成する（Ｓ１０４）。
【００３８】
図６は、分類モデル生成部３０の動作を示すフローチャートである。なお、分類モデル生成部３０において用いられる学習モデルは、ＳＶＭであるものとする。
【００３９】
分類モデル生成部３０は、形態素解析により得られる形態素について、有用度タグ情報で表される有用度が所定値以上である第１評判情報における形態素の出現頻度と、有用度が所定値未満である第１評判情報における出現頻度とを取得する（Ｓ２０１）。
【００４０】
次に、分類モデル生成部３０は、形態素解析により得られる形態素のうち、有用度タグ情報で表される有用度が所定値以上である第１評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれ、且つ、有用度が所定値未満である第１評判情報における出現頻度の下位所定数に含まれる形態素を、有用性形態素として抽出する（Ｓ２０２）。
【００４１】
更に、分類モデル生成部３０は、形態素解析により得られる形態素のうち、有用度タグ情報で表される有用度が所定値未満である第１評判情報における出現頻度の上位所定数に含まれ、且つ、有用度が所定値以上である第１評判情報における出現頻度の下位所定数に含まれる形態素を、非有用性形態素として抽出する（Ｓ２０３）。
【００４２】
分類モデル生成部３０は、これら有用性形態素と非有用性形態素とを素性として含む分類モデルを生成する。上述した分類モデルの生成手法は、スクリーニング手法と称される。生成された分類モデルは、評判情報とともに、分類部４０へ送られる。なお、分類モデル生成部３０は、全ての形態素を、品詞の種類によらずに、分類モデルに含まれ得る対象としたが、名詞の形態素については除外してもよい。また、分類モデル生成部３０は、形態素の係り受け等の構文パターンも素性として、分類モデルに含ませるようにしてもよい。構文パターンを素性とする場合、構文意味解析手段として非特許文献（増市、大熊著、「Lexical Functional Grammarに基づく実用的な日本語解析システムの構築」、自然言語処理  Vol.10  No.2、ｐ.７９−１０９、２００３年）に詳細が記述されているＬＦＧ等を用いてもよい。
【００４３】
再び、図３に戻って説明する。分類部４０は、分類モデルに基づいて、ＰＣ１００に与えられた評判情報のうち、第１評判情報以外の評判情報（第２評判情報）を有用なものと有用でないものとに分類する（Ｓ１０５）。具体的には、分類部４０は、評判情報のうち、分類モデル内の素性である有用性形態素を含むものを、有用なものとし、非有用性形態素を含むものを、有用でないものとする。なお、分類対象となる評判情報は、ＰＣ１００に与えられた全ての評判情報であってもよい。
【００４４】
また、分類部４０は、１つの第２評判情報に有用性形態素と非有用性形態素の双方が含まれる場合には、予め定められた分類手法、例えば、有用性形態素の数の方が多い場合には有用なものとし、非有用性形態素の数の方が多い場合には有用でないものとしてもよい。また、分類部４０は、第２評判情報に有用性形態素と非有用性形態素のいずれも含まれない場合には、予め定められた分類手法により、有用なものとしてもよく、有用でないものとしてもよく、更には、有用なもの及び有用でないもののいずれでもないものとしてもよい。
【００４５】
以下、本発明の発明者による実験結果を説明する。本実験では、上述したスクリーニング手法を適用して生成した分類モデル（sPN）と、スクリーニング手法を適用せずに生成した分類モデル（uPN）とが用意された。更には、スクリーニング手法を適用して生成した分類モデルとして、個々の話題の影響を受けやすい品詞であると考えられる、名詞の形態素を含めたもの（sPN_all）と、含めないもの（sPN_n）とが用意され、スクリーニング手法を適用せずに生成した分類モデルとして、名詞の形態素を含めたもの（uPN_all）と、含めないもの（uPN_n）とが用意され、それぞれ評判情報の分類に利用された。
【００４６】
また、本実験では、ある商品について記述された３８５２個のレビュー文を分類対象の評判情報として用いた。これらのうち、１０３４個のレビュー文は、特定ユーザによって予め、その商品の購入を検討する際に意思決定に寄与するレビュー文、すなわち、有用な評判情報（正例）であると判断されたものであり、他の２８１８個のレビュー文は、特定ユーザによって、予め有用でない評判情報（負例）であると判断されたものである。
【００４７】
分類モデルを用いた評判情報の分類精度を表す指標としては、Accuracy、Precision、Baselineを用いた。Accuracyは、図７（ａ）に示すように、分類モデルを用いたシステムによる分類と人手による分類とが一致した評判情報の数を、全ての評判情報で除した値であり、大きいほど分類モデルを用いた評判情報の分類が適切であることを示す。また、Precisionは、図７（ｂ）に示すように、人手により有用であると分類された評判情報の数を、分類モデルを用いたシステムにより有用であると分類された評判情報の数で除した値であり、１に近いほど分類モデルを用いた評判情報の分類が適切であることを示す。また、Baselineは、人手により有用であると分類された評判情報の数を全ての評判情報で除した値であり、全ての評判情報から無作為で抽出した評判情報が、人手により有用であると分類されるものである確率を示す。
【００４８】
図８は、実験結果を表す図であり、図８（ａ）は、分類モデルに含まれる有用性形態素及び非有用性形態素の数と、その分類モデルを用いたシステムによる分類を行った場合におけるAccuracyを示し、図８（ｂ）は、分類モデルに含まれる有用性形態素及び非有用性形態素の数と、その分類モデルを用いたシステムによる分類を行った場合におけるPrecisionを示す。
【００４９】
図８（ａ）では、スクリーニング手法を適用して生成された分類モデル（sPN_all）に対応するAccuracy２０１、及び、分類モデル（sPN_n）に対応するAccuracy２０２は、スクリーニング手法を適用せずに生成した分類モデル（uPN_all）に対応するAccuracy２０３、及び、分類モデル（uPN_n）に対応するAccuracy２０４によりも値が大きく、スクリーニング手法を適用して生成された分類モデルの方が、分類精度が高いことを示している。
【００５０】
また、図８（ｂ）では、スクリーニング手法を適用して生成された分類モデル（sPN_all）に対応するPrecision２１１、及び、分類モデル（sPN_n）に対応するPrecision２１２と、スクリーニング手法を適用せずに生成した分類モデル（uPN_all）に対応するPrecision２１３、及び、分類モデル（uPN_n）に対応するPrecision２１４は、いずれもBaselineよりも大きい値であり、これら分類モデルを用いた分類が無作為抽出よりも有効であることを示している。また、スクリーニング手法を適用して生成された分類モデル（sPN_all）に対応するPrecision２１１、及び、分類モデル（sPN_n）に対応するPrecision２１２は、スクリーニング手法を適用せずに生成した分類モデル（uPN_all）に対応するPrecision２１３、及び、分類モデル（uPN_n）に対応するPrecision２１４よりも値が大きく、スクリーニング手法を適用して生成された分類モデルの方が、分類精度が高いことを示している。
【００５１】
このように、本実施形態の評判情報処理システムとしてのＰＣ１００は、与えられた評判情報の一部である第１評判情報について、特定ユーザにとっての有用度を取得するとともに、当該第１評判情報の形態素解析を行い、これら特定ユーザにとっての有用度と、形態素解析により得られる形態素とに基づいて、有用度の高い評判情報に含まれるべき形態素と、有用度の低い評判情報に含まれるべき形態素とを含む評判情報の分類モデルを生成し、この分類モデルに基づいて、第２評判情報を、特定ユーザにとって有用なものと、有用でないものとに分類する。
【００５２】
これにより、分類モデルは、有用度の高い評判情報に含まれるべき形態素と、有用度の低い評判情報に含まれるべき形態素とを含むため、当該分類モデルに基づいて、大量の評判情報を、特定ユーザにとって有用なものと、有用でないものとに分類することができる。
【００５３】
なお、上述した実施形態においては、特定ユーザの設定に応じた有用度タグ情報が順次評判情報に付加され、その有用度タグ情報が吹かされた評判情報の数が所定値になった場合に、分類モデルを生成するようにしてもよい。
【００５４】
図９は、評判情報に有用度が順次付加される場合における評判情報処理システムとしてのＰＣ１００の動作を示すフローチャートである。
【００５５】
分類モデル生成部３０は、人手により、すなわち、特定ユーザの設定に応じた有用度タグ情報が付加された第１評判情報の数が、ＳＶＭの機械学習が可能な数以上であるか否かを判定する（Ｓ３０１）。
【００５６】
特定ユーザの設定に応じた有用度タグ情報が付加された第１評判情報の数が、ＳＶＭの機械学習が可能な数である場合、分類モデル生成部３０は、第１評判情報に付加された有用度タグ情報と、当該第１評判情報の形態素解析の結果である、形態素の情報とに基づいて、分類モデルを生成する（Ｓ３０２）。具体的な動作は、図４に示す動作と同様である。
【００５７】
次に、分類モデル生成部３０は、人手により有用度タグ情報が付加された第１評判情報の全体の評判情報に占める割合が、予め定められた値であるｎ以下であるか否かを判定する（Ｓ３０３）。
【００５８】
人手により有用度タグ情報が付加された評判情報の割合がｎより大きい場合には、十分な数の第１評判情報に応じて分類モデルが生成されたものとみなして、一連の動作が終了する。一方、人手により有用度タグ情報が付加された評判情報の割合がｎ以下の場合には、分類部４０は、分類モデルに基づいて第１評判情報以外の評判情報から有用なものを抽出する（Ｓ３０４）。具体的な動作は、図３のＳ１０５における動作と同様である。
【００５９】
次に、分類部３０は、有用度タグ情報の付加の対象として有用なものとして抽出した評判情報を、モニタ１０６に表示し、特定ユーザに対して有用度の設定を促す（Ｓ３０５）。
【００６０】
特定ユーザは、操作部１０５を操作して、表示された評判情報について、自身にとっての有用度を設定する。有用度取得部１０は、この特定ユーザによって設定された有用度を表す有用度タグ情報を、対応する評判情報に付加する（Ｓ３０６）。更に、有用度取得部１０は、新たに有用度タグ情報が付加された評判情報の数が予め定められた値であるｍ以上であるか否かを判定する（Ｓ３０７）。
【００６１】
新たに有用度タグ情報が付加された第２評判情報の数がｍ以上である場合には、その評判情報が新たな第１評判情報として、形態素解析部２０によって形態素解析が行われ、分類モデル生成部３０による分類モデルの生成（Ｓ３０２）以降の動作が繰り返される。また、新たに有用度タグ情報が付加された評判情報の数がｍ未満である場合には、分類部４０による第２評判情報からの有用なものの抽出（Ｓ３０４）以降の動作が繰り返される。
【００６２】
また、Ｓ３０１において、人手により有用度タグ情報が付加された第１評判情報の数が、ＳＶＭの機械学習が可能な数未満である場合には、有用度取得部１０、分類モデル生成部３０、あるいは、分類部４０は、人手によって有用度タグ情報が付加されていない評判情報から任意のものを抽出する（Ｓ３０８）。その後は、分類部３０による、有用度タグ情報の付加の対象として抽出した評判情報の表示（Ｓ３０５）以降の動作が繰り返される。
【００６３】
このように、特定ユーザの設定に応じて順次有用度タグ情報が付加される評判情報の数が所定値になった場合に、当該有用度タグ情報を利用しながら分類モデルを生成することによって、第１評判情報についての有用度の取得を、評判情報の分類に用いられる分類モデルが適切なものとなるための必要最小限に抑えることが可能となり、迅速な分類モデルの生成が可能になるとともに、処理負担や特定ユーザによる有用度の設定操作の負荷を軽減することができる。
【００６４】
また、特定ユーザは、単独ではなく複数であってもよい。図１１は、特定ユーザが複数存在する場合における、有用度の設定の一例を示す図である。このように、複数の特定ユーザにとっての有用度が設定される場合には、各特定ユーザの有用度の設定にばらつきがあるものの、当該有用度に応じて生成される分類モデルに基づいて、大量の評判情報を、複数の特定ユーザを代表する仮想的な特定ユーザにとって有用なものと、有用でないものとに分類することができる。なお、発明者の実験によれば、複数の特定ユーザに対応した分類モデルを用いた分類は、無作為抽出よりも有効であることが確かめられた。
【００６５】
また、上述した実施形態では、単体のＰＣ１００によって評判情報処理システムが構成されたが、１のＰＣ内に有用度取得部１０、形態素解析部２０及び分類モデル生成部３０が構成されて分類モデルの生成が行われ、当該１のＰＣと通信ネットワークによって接続された他のＰＣに分類部４０が構成されて１のＰＣによって生成された分類モデルを用いた評判情報の分類が行われるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
以上、説明したように、本発明に係る評判情報処理システム、評判情報処理方法及び評判情報処理プログラムは、特定ユーザにとって有用な評判情報を得ることが可能であり、評判情報処理システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】評判情報処理システムのハードウェア構成を示す図である。
【図２】評判情報処理システムの機能ブロック図を示す図である。
【図３】評判情報処理システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】特定ユーザにとっての有用度設定の一例を示す図である。
【図５】形態素解析の結果である、形態素の情報の一例を示す図である。
【図６】分類モデル生成の動作を示すフローチャートである。
【図７】分類モデルを用いた評判情報の分類精度を表す指標を示す図である。
【図８】分類モデルを用いた評判情報の分類実験の結果を示す図である。
【図９】評判情報に有用度が順次付加される場合における評判情報処理システムの動作を示すフローチャートである。
【図１０】特定ユーザが複数存在する場合における、有用度の設定の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０  有用度取得部
２０  形態素解析部
３０  分類モデル生成部
４０  分類部
１００  ＰＣ
１０２  メモリ
１０３  ＨＤＤ
１０５  操作部
１０６  モニタ
１０７  内部バス
【図１】
2007299071.tif 000003
【図２】
2007299071.tif 000004
【図３】
2007299071.tif 000005
【図４】
2007299071.tif 000006
【図５】
2007299071.tif 000007
【図６】
2007299071.tif 000008
【図７】
2007299071.tif 000009
【図８】
2007299071.tif 000010
【図９】
2007299071.tif 000011
【図１０】
2007299071.tif 000012